摘要：以單算子開發為例，帶你了解算子開發及測試全流程。
為什么要自定義算子
深度學習算法由一個個計算單元組成，我們稱這些計算單元為算子（Operator，簡稱Op）。算子是一個函數空間到函數空間上的映射O：X→X；從廣義上講，對任何函數進行某一項操作都可以認為是一個算子。於我們而言，我們所開發的算子是網絡模型中涉及到的計算函數。在Caffe中，算子對應層中的計算邏輯，例如：卷積層（Convolution Layer）中的卷積算法，是一個算子；全連接層（Fully-connected Layer， FC layer）中的權值求和過程，也是一個算子。
Ascend 模型轉換導航
絕大多數情況下，由於昇騰AI軟件棧支持絕大多數算子，開發者不需要進行自定義算子的開發，只需提供深度學習模型文件，通過離線模型生成器（OMG）轉換就能夠得到離線模型文件，從而進一步利用流程編排器（Matrix）生成具體的應用程序。既然如此，為什么還需要自定義算子呢？這是因為在模型轉換過程中出現了算子不支持的情況，例如昇騰AI軟件棧不支持模型中的算子、開發者想修改現有算子中的計算邏輯、或者開發者想自己開發算子來提高計算性能，這時就需要進行自定義算子的開發了。
TBE算子開發流程
昇騰AI軟件棧提供了TBE算子開發框架，開發者可以基於此框架使用Python語言開發自定義算子。首先，我們來了解一下什么是TBE。TBE的全稱為Tensor Boost Engine，即張量加速引擎，是一款華為自研的算子開發工具，用於開發能夠運行在NPU（Neural-network Processing Unit：神經網絡處理器）上的TBE算子，該工具是在業界著名的開源項目TVM（Tensor Virtual Machine）基礎上擴展的，提供了一套Python API來實施開發活動。在本次開發實踐中，NPU特指昇騰AI處理器。
通過TBE進行算子開發的方式有兩種：特定域語言開發（DSL開發）和TVM原語開發（TIK開發）。DSL開發相對簡單，適用於入門級的開發者。其特點是TBE工具提供自動優化機制，給出較優的調度流程，開發者僅需要了解神經網絡和TBE DSL相關知識，便可指定目標生成代碼，進一步被編譯成專用內核。TIK開發難度較高，適用於對於TVM編程及達芬奇結構都非常了解的開發者使用。這種方式的接口偏底層，需開發者自己控制數據流及算子的硬件調度。作為入門課程，我們這次使用的DSL開發方式。
TBE算子開發流程
接下來，我們就以一個簡單的單算子開發為例，了解一下開發過程。
- 目標：
用TBE-DSL方式開發一個Sqrt算子
- 確定算子功能：
Sqrt算子功能是對Tensor中每個原子值求開方，數學表達式為y=
- 確定使用的計算接口：
根據當前TBE框架可支持的計算描述API，可采用如下公式來表達Sqrt算子的計算過程
算子代碼的實現可分為以下步驟：
1）算子入參
shape：Tensor的屬性，表示Tensor的形狀，用list或tuple類型表示，例如（3, 2, 3）、（4, 10）；
dtype：Tensor的數據類型，用字符串類型表示，例如“float32”、“float16”、“int8”等。
2）輸入Tensor占位符
data = tvm.placeholder(shape, name="data", dtype=input_dtype)
tvm.placeholder()是TVM框架的API，用來為算子執行時接收的數據占位，通俗理解與C語言中%d、%s一樣，返回的是一個Tensor對象，上例中使用data表示；入參為shape，name，dtype,是為Tensor對象的屬性。
3）定義計算過程
4）定義調度過程
5）算子構建
6）測試驗證
誒等一等，還沒結束呢。只有在仿真環境中驗證了算子功能的正確性，自定義算子的開發才算完成。
ST測試流程
我們需要用ST測試（即System Test系統測試）在仿真環境中測試算子邏輯的正確性以及能否正確地生成.o和.json文件。想知道具體是怎么測試的嗎？與其看一大段枯燥的文字描述，不如來沙箱實驗室親自體驗一番，一定更加直觀。
讀到這里，你是不是對自己的自定義算子開發能力更加有信心了？何不來華為雲學院學課程、做實驗、考證書來驗證一下呢？喏，就是這門微認證啦：基於昇騰AI處理器的算子開發